matlab南丁格尔玫瑰图代码

Matlab中的南丁格尔玫瑰图是一种用于可视化数据分类分布的图形工具，它将类别沿着圆周方向排列，并通过扇形区域的大小表示各类别的频数。以下是一个简单的南丁格尔玫瑰图的创建代码示例：

% 创建一些模拟数据（例如，四种类别的数值）
categories = {'A', 'B', 'C', 'D'};
data = [rand(100,1); rand(150,1); rand(75,1); rand(85,1)]; % 每一类100到200之间的随机数

% 创建南丁格尔玫瑰图
rose(data, categories, 'EdgeColor', 'none'); % 'EdgeColor' 设置为透明，只显示扇区

% 添加轴标签和标题
xlabel('Category');
ylabel('Frequency');
title('Nightingale Rose Diagram');

% 如果需要添加颜色区分各个类别，可以使用'FaceColor'
% rose(data, categories, 'FaceColor', 'r', 'EdgeColor', 'none');

在这个例子中，`data`矩阵包含了四个类别的数值，`categories`是对应的类别名称。`rose函数`就是用来生成玫瑰图的主要命令，它的参数决定了数据、类别以及图形的样式。

相关问题

matlab绘制南丁格尔玫瑰图

好的，以下是绘制南丁格尔玫瑰图的MATLAB代码：

% 设置数据
data = [1 2 3 4 5 6 7 8];
% 绘制南丁格尔玫瑰图
rose(data);

其中，`data`为要绘制的数据，可以根据需要进行修改。运行以上代码，即可得到南丁格尔玫瑰图。如果需要更多的自定义设置，可以参考MATLAB的官方文档。

绘制南丁格尔玫瑰图代码

绘制南丁格尔玫瑰图通常用于统计分析中，特别是当你要比较不同类别之间的分布情况时。这种图表结合了饼图和环形图的特点。以下是使用Python的matplotlib库绘制南丁格尔玫瑰图的一个简单示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有如下数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [50, 30, 70, 90]

# 创建一个南丁格尔玫瑰图
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(values, labels=categories, autopct='%1.1f%%', startangle=140,
       wedgeprops=dict(width=0.3), textprops={'color': 'white'})

# 添加中心点
c = plt.Circle((0, 0), 0.70, color='white')
p = plt.Patch(facecolor='none', edgecolor='black', linewidth=1)
ax.add_artist(c)
ax.set_title('南丁格尔玫瑰图')

plt.show()

在这个例子中，`values`列表代表每个分类的数量，`categories`是一个字符串列表描述各个分类。`autopct`参数用于显示百分比，`startangle`调整饼图开始的位置，`wedgeprops`定义环的宽度，`textprops`设置文字颜色。